19th International Symposium of Electrical Engineering
SIE 2021
Abstract
One of the usual proceedings in the microbiological laboratories is the identification
and count of microorganism. Actually, in the market, are available some equipment for
make those process in an automatic way, but the inversion needed for its acquisition is
high. That is one of many reasons why in many laboratories this arduous and hard task
is do it in a traditional way, through the observation of samples in microscopes by
experts, and could be a task that requires many time and eye fatiguing. Actually, in the
Microbiological laboratories of the Instituto de Biotecnología de las Plantas (IBP)
those task are made in the traditional form. The present work have as objective
propose a new method for the count of bacteria’s and yeasts in digital images from
microbial fermentation, to help in the humanization of this task in the IBP. The method
its based in contour detection, morphological operations and statistical analysis, and
was develop in Python language whit the employ of the OpenCV library. The results
obtained shows have a good performance for the context of utilization, in dependence of
the application context.
Resumen
Uno de los procedimientos habituales en los laboratorios de microbiología es la
identificación y conteo de microorganismos. Actualmente se encuentran disponibles en
el mercado diferentes equipamientos para realizar estos procesos de manera automática,
pero la inversión necesaria para su adquisición suele ser elevada. Esa es una de las
razones por la cual esta tarea ardua y difícil en muchos laboratorios se sigue realizando
de manera tradicional mediante la observación de las muestras en un microscopio por
parte de los expertos, llegando a ser una tarea que requiere mucho tiempo y puede ser
irritante para los ojos. Actualmente en el Laboratorio de microbiología del Instituto de
Biotecnología de las Plantas (IBP) ese trabajo de conteo se realiza de manera
tradicional. El presente trabajo tiene como objetivo proponer un nuevo algoritmo para el
conteo de bacterias y levaduras en imágenes digitales de compuestos de fermentación
microbiana para ayudar en la humanización de esta labor en el IBP. El método
propuesto se basa en fundamentalmente en la detección de contornos, operaciones morfológicas y análisis estadístico; y fue desarrollado en lenguaje Python con empleo
de la biblioteca OpenCV. Los resultados obtenidos demostraron tener una efectividad
aceptable para el contexto de utilización, variando en dependencia del contexto de
aplicación.
About The Speaker
Ing. Jorge Peña Martín
